mlops

Collective Knowledge (CK), Collective Mind (CM/CMX) und MLPerf-Automatisierungen: Community-gesteuerte Projekte, um zu lernen, wie KI-, ML- und andere aufkommende Workloads effizienter und kostengünstiger über verschiedene Modelle, Datensätze, Software und Hardware hinweg mithilfe der MLPerf-Methodik und -Benchmarks ausgeführt werden können.

👕 Open-Source-Kurs über die Architektur, Entwicklung und Bereitstellung eines personalisierten Echtzeit-Empfehlungssystems für H&M-Modeartikel.

CDF SIG MLOps

mRMR (minimum-Redundancy-Maximum-Relevance) für die automatische Merkmalsauswahl im großen Maßstab.

Eine kuratierte Liste von Open-Source-Tools für Analyseplattformen und Data-Engineering-Ökosysteme

Genau das richtige Maß an Kubernetes für den Einstieg.

Bereitstellung sicherer und effektiver Sprachmodelle.

Muster für verteiltes maschinelles Lernen von Manning Publications, verfasst von Yuan Tang.

Engine für KI/ML/Daten-Tracking, Visualisierung, Erklärbarkeit, Drift-Erkennung und Dashboards für Polyaxon.

MLOps für DevOps-Engineers – Ein praxisorientierter, projektbasierter Leitfaden für Machine Learning Operations

Veraltetes historisches Repository. Superlinked entwickelt nun SIE, eine selbst gehostete Inference-Engine für Embeddings, Reranking, OCR, Extraktion und Dokumentenverarbeitung.

Vollständiges Deep-Learning-Projekt aus dem Kurs Full Stack Deep Learning, Ausgabe 2022. Automatisch generiert von https://github.com/full-stack-deep-learning/fsdl-text-recognizer-2022.

Beispiele für Cerebrium Serverless GPUs.

skops ist eine Python-Bibliothek, die beim Teilen und der produktiven Bereitstellung von scikit-learn-basierten Modellen unterstützt.

Überwachung der Stabilität eines Pandas- oder Spark-Dataframes ⚙︎